对斑秃、特应性皮炎、白癜风和银屑病患者污名化的评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06801821

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：银屑病（PsO）、寻常型白癜风、特应性皮炎、斑秃。将记录每位患者的基本人口学特征（性别、年龄、就业状况、教育水平）。参与者将被要求观察描绘特应性皮炎、斑秃、白癜风和银屑病患者面部的图像（由人工智能系统生成）。他们将被要求从所展示的个体中选出最能激发其同情/怜悯、厌恶、责备/不赞同/蔑视以及好奇心的个体，并分析一项关于银屑病患者污名化的研究中调查的相同情绪反应。此外，每位参与者将随机获得一份针对所研究的四种疾病之一（银屑病、特应性皮炎、白癜风或斑秃）的14题污名化问卷（分析社会距离和刻板印象）。每道题的作答采用1至5分的李克特量表，得分越低表示污名化程度越高。（总分介于14至70分之间）

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。